Fugu-MT 論文翻訳(概要): FASA: a Flexible and Automatic Speech Aligner for Extracting High-quality Aligned Children Speech Data

論文の概要: FASA: a Flexible and Automatic Speech Aligner for Extracting High-quality Aligned Children Speech Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17926v1
Date: Tue, 25 Jun 2024 20:37:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-27 15:17:27.268598
Title: FASA: a Flexible and Automatic Speech Aligner for Extracting High-quality Aligned Children Speech Data
Title（参考訳）: FASA:高品質な子ども向け音声データ抽出のためのフレキシブル・自動音声アシスタント
Authors: Dancheng Liu, Jinjun Xiong,
Abstract要約: そこで我々は,高品質な子どもの音声データを抽出するフレキシブルかつ自動的な音声整列器として,新しい強制調整ツールFASAを提案する。 CHILDESデータセットでの使用例を示し、FASAが人間のアノテーションよりも13.6$times$でデータ品質を改善することを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.933382649048113
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Automatic Speech Recognition (ASR) for adults' speeches has made significant progress by employing deep neural network (DNN) models recently, but improvement in children's speech is still unsatisfactory due to children's speech's distinct characteristics. DNN models pre-trained on adult data often struggle in generalizing children's speeches with fine tuning because of the lack of high-quality aligned children's speeches. When generating datasets, human annotations are not scalable, and existing forced-alignment tools are not usable as they make impractical assumptions about the quality of the input transcriptions. To address these challenges, we propose a new forced-alignment tool, FASA, as a flexible and automatic speech aligner to extract high-quality aligned children's speech data from many of the existing noisy children's speech data. We demonstrate its usage on the CHILDES dataset and show that FASA can improve data quality by 13.6$\times$ over human annotations.
Abstract（参考訳）: 近年,成人音声の自動音声認識(ASR)は,ディープニューラルネットワーク(DNN)モデルを用いて大きな進歩を遂げている。成人データに基づいて事前訓練されたDNNモデルは、高品質な子どものスピーチが欠如していることから、子供のスピーチを微調整で一般化するのに苦慮することが多い。データセットを生成する際には、人間のアノテーションはスケーラブルではなく、既存の強制調整ツールは、入力文字の品質に関する非現実的な仮定を行うため、使用できない。これらの課題に対処するため,既存の騒々しい子どもの音声データから高品質な子どもの音声データを抽出する,フレキシブルで自動的な音声整合器として,新しい強制調整ツールFASAを提案する。 CHILDESデータセットでの使用例を示し、FASAが人間のアノテーションよりも13.6$\times$でデータ品質を改善することを示す。

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